外れ値の特定と削除にRを使用する方法

R言語では、外れ値を見つけて削除するためのメソッドを使用できます:

1. ボックスプロット法で外れ値を検出する：

まず、boxplot関数を使用してデータの箱ひげ図を作成し、そこからデータが上下限を超えているかどうかを判定して外れ値の有無を確認します。以下にそのコードを示します。

# 创建一个数据向量
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 100)
# 创建一个箱线图
boxplot(data)
# 找出异常值
outliers <- boxplot(data)$out
# 删除异常值
data <- data[!data %in% outliers]

1. 3σルールを用いて外れ値を検出する。

3σ基準では、データの平均と標準偏差をまず計算し、平均とデータとの差が3倍以上の標準偏差の値を異常値と見なします。下記のコードで実現できます。

# 创建一个数据向量
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 100)
# 找出异常值
mean_val <- mean(data)
sd_val <- sd(data)
outliers <- data[abs(data - mean_val) > 3 * sd_val]
# 删除异常值
data <- data[!data %in% outliers]

実際のデータ分析の場面では、外れ値の検出・削除方法の選択はデータの特徴や分析目的に応じて異なることに注意してください。